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基于FWKN-SVM的Android异常入侵检测的研究

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针对Android手机平台提出了基于特征加权K最近邻支持向量机(FWKN-SVM)的异常入侵检测方法.首先,分析了传统SVM在实际应用中的局限性,提出了一种基于特征类内类间距离的特征加权K最近邻的训练集约减策略.随后,根据手机恶意软件对系统造成的影响定义了系统行为,并通过在Android手机上编写的数据采集模块构建测试集和训练集.最后,利用特征加权K最近邻方法进行SVM训练集的精简和分类器的构建,并进行测试集预测.仿真结果表明,FWKN-SVM分类方法在Android异常入侵检测中应用效果良好.

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来源
《2014湖北省计算机学会学术年会》|2014年|116-118131|共4页
会议地点宜昌
作者
SUN Min; 孙敏; XU Cai-xia; 徐彩霞; GAO Yang; 高阳;
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作者单位

湖北省计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP393.08;
关键词
智能手机; Android操作系统; 异常入侵检测; 支持向量机; K最近邻; 特征加权;

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